En la actualidad, los servicios de IA se están extendiendo rápidamente en la vida diaria y en todas las industrias. Estos servicios son posibles mediante la conexión de centros de IA y dispositivos finales como dispositivos móviles, PC, etc. Sin embargo, este método aumenta la carga sobre el medio ambiente al usar mucha electricidad no solo para impulsar el sistema de IA, sino también para la transmisión de datos. En tiempos de guerra o desastre, puede quedar inutilizable por cortes de energía y cortes de energía, cuyas consecuencias pueden ser aún más graves cuando se trata de un servicio de IA en la vida y la seguridad. Como la tecnología de inteligencia artificial de próxima generación que puede superar estas debilidades, la tecnología de «computación en el sensor» de baja potencia y alta eficiencia que imita el mecanismo de procesamiento de información del sistema nervioso humano está atrayendo la atención.

En la actualidad, los servicios de IA se están extendiendo rápidamente en la vida diaria y en todas las industrias. Estos servicios son posibles mediante la conexión de centros de IA y dispositivos finales como dispositivos móviles, PC, etc. Sin embargo, este método aumenta la carga sobre el medio ambiente al usar mucha electricidad no solo para impulsar el sistema de IA, sino también para la transmisión de datos. En tiempos de guerra o desastre, puede quedar inutilizable por cortes de energía y cortes de energía, cuyas consecuencias pueden ser aún más graves cuando se trata de un servicio de IA en la vida y la seguridad. Como la tecnología de inteligencia artificial de próxima generación que puede superar estas debilidades, la tecnología de «computación en el sensor» de baja potencia y alta eficiencia que imita el mecanismo de procesamiento de información del sistema nervioso humano está atrayendo la atención.

Ese Instituto de Ciencia y Tecnología de Corea (KIST, presidente Seok-Jin Yoon) anunció que su equipo, dirigido por el Dr. Suyoun Lee (Centro de Ingeniería Neuromórfica) ha logrado desarrollar «neuronas sensoriales artificiales» que serán la clave para el uso práctico de la computación en el sensor. Las neuronas refinan grandes estímulos externos (recibidos por órganos sensoriales como ojos, nariz, boca, oídos y piel) en picos de información; y, por lo tanto, juegan un papel importante al permitir que el cerebro se integre rápidamente y realice con poca energía tareas complejas como la cognición, el aprendizaje, el razonamiento, la predicción y el juicio.

El interruptor de umbral Ovonic (OTS) es un dispositivo de conmutación de dos terminales que mantiene un estado de alta resistencia (10-100 MΩ) por debajo del voltaje de conmutación y exhibe una gran caída de resistencia por encima del voltaje de conmutación. En un estudio anterior, el equipo desarrolló un dispositivo de neuronas artificiales que imita la acción de las neuronas (integrar y disparar) que genera una señal de pico cuando la señal de entrada supera una cierta intensidad.

Este estudio también presenta un dispositivo Ovonic Threshold Switch (3T-OTS) de 3 terminales que puede controlar el voltaje de conmutación para simular el comportamiento de las neuronas y encontrar y abstraer patrones rápidamente entre grandes cantidades de datos de entrada a los órganos sensoriales. Al conectar un sensor al tercer electrodo del dispositivo 3T-OTS que convierte los estímulos externos en voltaje, fue posible realizar un dispositivo de neurona sensorial que cambia los patrones de picos de acuerdo con los estímulos externos.

El equipo de investigación logró crear un dispositivo de neurona visual artificial que imita el método de procesamiento de información de los órganos de los sentidos humanos mediante la combinación de un 3T-OTS y un fotodiodo. Además, al conectar un dispositivo de neurona visual artificial a una red neuronal artificial que imita el centro visual del cerebro, el equipo pudo detectar infecciones por COVID-19 con una precisión de alrededor del 86,5 % a través del aprendizaje de imágenes de radiografías de tórax de neumonía viral diferenciada.

dr. Suyoun Lee, director del Centro KIST de Ingeniería Neuromórfica, dijo: «Este dispositivo de neuronas sensoriales artificiales es una tecnología de plataforma que puede implementar varios dispositivos de neuronas sensoriales, como la vista y el tacto, al conectarse con sensores existentes. Es un componente fundamental para la tecnología informática en el sensor». También explicó la importancia de la investigación, que «hará una gran contribución para resolver varios problemas sociales relacionados con la vida y la seguridad, tales como: B. Desarrollar un sistema de diagnóstico por imágenes médicas que pueda diagnosticar simultáneamente con exámenes y predecir enfermedades cardíacas agudas a través del análisis de patrones de series temporales de pulso y presión arterial, y realizar la capacidad extrasensorial para detectar vibraciones fuera de la frecuencia audible para evitar accidentes de derrumbe de edificios, terremotos, tsunamis, etc.

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KIST se fundó en 1966 como el primer instituto de investigación financiado por el gobierno para establecer una estrategia de desarrollo nacional basada en la ciencia y la tecnología y difundir diversas tecnologías industriales para desarrollar industrias importantes. KIST ahora está elevando el estatus de la ciencia y la tecnología coreanas a través de la investigación y el desarrollo innovadores líderes en el mundo. Visite nuestro sitio web en para más información https://eng.kist.re.kr/kist_eng_renew/

Este trabajo fue apoyado por el Programa Institucional KIST, así como por el Programa de Desarrollo de Tecnología de Fuente de Dispositivo Nuevo de Semiconductores del Futuro y el Programa de Desarrollo de Tecnología de Semiconductores de Inteligencia de Próxima Generación del Ministerio de Ciencia y TIC (Ministro: Lim, Hyesook). Los resultados de la investigación se publicaron en el último número de Nano Letters (IF: 11,189, Top 9,062% of JCR field), una revista definitiva en los campos de la nanociencia y la nanotecnología.


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